一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109035258A(43)申请公布日2018.12.18(21)申请号201810806452.7(22)申请日2018.07.20(71)申请人北京工业大学地址100124北京市朝阳区平乐园100号(72)发明人范青武李岚泊陈光晃周星奇(74)专利代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司11203代理人刘萍(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法(57)摘要本发明公开了一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，方法包括以下步骤：获取图像并计算二维直方图；生成初始种群；计算适应度值并保存精英个体；设置算法参数；对种群进行遗传操作包括选择选择操作、有向交叉、变异操作，并计算变异个体适应度值；保留精英个体；判断是否满足终止条件，若满足条件即获取最优个体作为阈值进行图像分割，若不满足条件返回遗传操作步骤。本发明将有向交叉遗传算法推广到二维情形并与二维最大熵图像分割相结合，解决了遗传算法在图像阈值寻优时具有盲目性的问题，极大提高了使用遗传算法进行图像分割的速度和准确率。CN109035258ACN109035258A权利要求书1/2页1.一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取图像，计算图像的灰度值-平均灰度值二维直方图；(2)根据直方图的阈值取值范围，随机生成N个灰度值-平均灰度值数据对，将此N个数据对直接作为有向交叉遗传算法初始种群个体；(3)计算种群个体的二维熵值作为适应度值，并选择适应度值最大的个体作为初始精英个体；(4)设置有向交叉遗传算法参数：交叉概率Pc、变异概率Pm、最大迭代次数Maxgen；(5)对种群进行选择操作；(6)对选择后种群以Pc概率进行有向交叉操作；(7)对交叉后种群以Pm概率进行变异操作，并计算变异个体适应度值；(8)保留精英个体操作，将前一代精英个体随机替换当前种群中的一个个体，并选择当前种群适应度值最大的个体作为新的精英个体；(9)判断是否满足终止条件，若不满足终止条件则返回步骤(5)，如满足终止条件则取得当前种群适应度值最大的个体灰度值作为分割阈值，并根据此阈值执行图象分割操作。2.根据权利要求1所述的基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，其特征在于步骤(5)所述有向交叉操作，包括以下步骤：(1)对选择后种群个体进行随机配对组成家庭，对每个家庭进行交叉，设家庭两父代的灰度值-平均灰度值数据对为(x1，y1)、(x2，y2)；(2)计算灰度值处于x1、x2之间的备选灰度值x＇1、x＇2和平均灰度值处于y1、y2之间的备选平均灰度值y＇1、y＇2，计算公式如下：其中α1、β1是在[0，1]区间内的不同随机数；(3)计算灰度值处于x1、x2之外、灰度值上下限之内的备选灰度值x′3、x′4和平均灰度值处于y1、y2之外、平均灰度值上下限之内的备选平均灰度值y′3、y′4，计算公式如下：其中max(*)和min(*)是取大值和取小值函数，a、b是灰度值和平均灰度值的下界和上界，α2、β2是在[0，1]区间内的不同随机数；(4)得到的两组交叉结果为x′1、x′2、x′3、x′4和y′1、y′2、y′3、y′4，在两组中分别选一个备2CN109035258A权利要求书2/2页选值组成个体，总共有16个不同组合个体，在x′1、x′2和y′1、y′2的4个组合个体中随机选择1个，在x′3、x′4和y′3、y′4的4个组合个体中随机选择1个，在其余8个组合个体中随机选择2个，总共选择4个个体作为备选个体，计算4个备选个体的适应度值，选择其中适应度值较大的2个个体作为交叉子代，并保留已经计算的适应度值。3CN109035258A说明书1/5页一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法技术领域[0001]本发明涉及数字图像处理技术领域和遗传算法技术领域，特别是涉及一种基于有向交叉遗传算法和最大熵法的图像分割方法。背景技术[0002]图像分割作为一类经典图像问题，是数字图像处理高层级工作的基础，受到了研究者的广泛关注，大量的分割方法被提出。常见的图像分割方法包括区域生长法、分水岭法、聚类分割法、边缘检测法、阈值分割法等。多数阈值分割法只需求解指定准则函数的最值作为分割阈值即可实现图像分割，相较其他分割算法更为简单高效，在图像处理领域得到广泛研究和应用。二维最大熵图像分割算法利用熵值函数进行图像分割，有效克服图像噪声的影响，分割效果